{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Regressão Linear Simples - Trabalho\n",
    "\n",
    "## Estudo de caso: Seguro de automóvel sueco\n",
    "\n",
    "Agora, sabemos como implementar um modelo de regressão linear simples. Vamos aplicá-lo ao conjunto de dados do seguro de automóveis sueco. Esta seção assume que você baixou o conjunto de dados para o arquivo insurance.csv, o qual está disponível no notebook respectivo.\n",
    "\n",
    "O conjunto de dados envolve a previsão do pagamento total de todas as reclamações em milhares de Kronor sueco, dado o número total de reclamações. É um dataset composto por 63 observações com 1 variável de entrada e 1 variável de saída. Os nomes das variáveis são os seguintes:\n",
    "\n",
    "1. Número de reivindicações.\n",
    "2. Pagamento total para todas as reclamações em milhares de Kronor sueco.\n",
    "\n",
    "Voce deve adicionar algumas funções acessórias à regressão linear simples. Especificamente, uma função para carregar o arquivo CSV chamado *load_csv ()*, uma função para converter um conjunto de dados carregado para números chamado *str_column_to_float ()*, uma função para avaliar um algoritmo usando um conjunto de treino e teste chamado *split_train_split ()*, a função para calcular RMSE chamado *rmse_metric ()* e uma função para avaliar um algoritmo chamado *evaluate_algorithm()*.\n",
    "\n",
    "Utilize um conjunto de dados de treinamento de 60% dos dados para preparar o modelo. As previsões devem ser feitas nos restantes 40%. \n",
    "\n",
    "Compare a performabce do seu algoritmo com o algoritmo baseline, o qual utiliza a média dos pagamentos realizados para realizar a predição ( a média é 72,251 mil Kronor).\n"
   ]
  },
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   },
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  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
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